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基于python的空气质量数据分析预测及可视化

本文介绍了一个基于Python的空气质量数据分析预测及可视化系统。项目采用多层架构设计,包含数据采集、预处理、分析、预测和可视化模块。系统通过爬虫获取150+城市的空气质量历史数据,使用Pandas进行数据清洗和处理,构建线性回归预测模型(R²≥0.8),并基于Flask+ECharts开发交互式Web平台。项目文档详细说明了系统架构、技术选型、功能模块、数据处理流程和预测模型设计,同时提供了完整

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#python#数据分析#开发语言
一文教会你如何在SpringBoot中使用langchain4j

LangChain4j是一个面向Java开发者的开源框架,用于简化大语言模型(LLM)的集成。它提供统一API接口,支持访问多种大语言模型和向量数据库,简化提示工程、工具调用和智能体实现。框架采用模块化设计,包含核心模块、主模块和多个集成模块。基本使用包括配置POM文件、初始化模型和进行简单对话。高级功能包括AiService实现复杂操作、ChatMemory管理对话记忆、RAG检索增强生成等。支

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#spring boot#后端#java
基于python的空气质量数据分析预测及可视化

本文介绍了一个基于Python的空气质量数据分析预测及可视化系统。项目采用多层架构设计,包含数据采集、预处理、分析、预测和可视化模块。系统通过爬虫获取150+城市的空气质量历史数据,使用Pandas进行数据清洗和处理,构建线性回归预测模型(R²≥0.8),并基于Flask+ECharts开发交互式Web平台。项目文档详细说明了系统架构、技术选型、功能模块、数据处理流程和预测模型设计,同时提供了完整

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#python#数据分析#开发语言
springboot使用各种ui的swagger配置篇

Swagger是一个规范和完整的框架,用于生成、描述、调用和可视化RESTful风格的Web服务。简单来说,Swagger是一个功能强大的接口管理工具,并且提供了多种编程语言的前后端分离解决方案。常用注解@Api:修饰整个类,描述Controller的作用@ApiOperation:描述一个类的一个方法,或者说一个接口@ApiParam:单个参数描述@ApiModel:用对象来接收参数@ApiPr

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#spring boot#ui#后端
springboot+vue整个支付宝沙箱案例/支付/退款/支付状态查询等

小程序文档 - 支付宝文档中心使用工具生成密钥一定要保存好对应的秘钥2.2配置自定义秘钥那么到这一步就基本配置完成了小程序文档 - 支付宝文档中心api接口小程序文档 - 支付宝文档中心应用私钥打开工具就能找到对应目录。

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#spring boot#vue.js#后端
springboot结合AES和国密SM4进行接口加密

SM4.0中的指令长度被提升到大于64K(即64×1024)的水平,这是SM 3.0规格(渲染指令长度允许大于512)的128倍。‌:在请求体被读取并转换为对象之后调用,用于对读取到的对象进行进一步处理。默认实现是直接返回转换后的对象。该案例参考于开源的smartadmin项目,该项目类似于若依,整体代码比较规范,推荐使用~‌:这个方法在请求体被读取之前调用,主要用于预处理请求体。‌是Spring

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#spring boot#后端#java
springboot+mybatisPlus连接SQLServer

当使用springboot连接SQLserver做开发时

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#spring boot#sqlserver#java
基于 SpringBoot + 微信小程序的智慧医院管理系统(含 AI 智能问诊)

本文介绍了一套面向真实医疗场景的全栈医疗系统,包含后台管理系统、患者端微信小程序和AI智能问诊三大模块。系统采用SpringBoot+Vue3+UniApp技术栈,实现了从预约挂号、AI预诊到住院管理的完整医疗流程闭环。核心亮点包括基于大模型的AI智能问诊(支持多轮对话和紧急症状预警)、真正可用的微信小程序患者端以及企业级架构设计。系统分为后台管理(含12个功能模块)、小程序端(9个功能模块)和A

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#spring boot#微信小程序#人工智能
一文教会你如何在SpringBoot中使用langchain4j

LangChain4j是一个面向Java开发者的开源框架,用于简化大语言模型(LLM)的集成。它提供统一API接口,支持访问多种大语言模型和向量数据库,简化提示工程、工具调用和智能体实现。框架采用模块化设计,包含核心模块、主模块和多个集成模块。基本使用包括配置POM文件、初始化模型和进行简单对话。高级功能包括AiService实现复杂操作、ChatMemory管理对话记忆、RAG检索增强生成等。支

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#spring boot#后端#java
基于yolo11的机场监控预警系统

机场智能监控预警系统基于YOLOv11深度学习模型,实现对机场区域的智能监控。系统可自动识别鸟类、无人机和飞机三类目标,针对鸟类和无人机入侵进行实时告警。主要功能包括:多路摄像头实时监控、图片/视频批量检测、多方式告警通知(短信/邮件/微信)、检测数据统计分析及可视化展示。系统采用Flask+Vue技术栈,集成Redis、Celery等组件,支持WebSocket实时通信,提供完整的Web管理界面

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#python#计算机视觉
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